【ウェビナーダイジェスト】SIEMENS×TRENGD×O2P 3社共催『「樹脂製品の開発・設計の方必見！形状検討プロセス変革による試行錯誤からの脱却」～製品要件と品質要件を満足させる最適化+自動化プロセス～』

2025年4月15日（金）、SIEMENS、TRENGD、オーツー・パートナーズの3社共催ウェビナーを開催いたしました。3D CAE と設計最適化の連携は、樹脂成形品のQCDを一段上げる鍵です。本ウェビナーでは、「PD Advisor」×「HEEDS」を軸に、成形変形対策と設計探索の最新アプローチを実例とともに解説しました。本稿ではダイジェストをお届けします（※詳細動画は当社オリジナルパートのみ公開、各ソリューションの詳細はお問い合わせください）。

アジェンダ

#1 オープニング

製造業を取り巻く市場要求の変化と短納期化・コスト圧力を背景に、担当者の経験に依存した試行錯誤型設計では品質ばらつきや開発長期化が避けがたいと指摘。そこで「製品要件（重量・コスト）と品質要件（変形抑制）を両立させる最適化＋自動化ワークフロー」を三社が統合提供し、設計初期からシミュレーション主導で課題を可視化し創造的業務へシフトする意義を提起した。​

#2 PD Advisorを活用した新しいそり変形対策プロセス

樹脂製品に最も厄介なそり変形は「形状起因」と「成形起因」に分けられるが、形状確定前に「形状起因」の対策すべきという新プロセスを提案。PD AdvisorにCAD形状を取り込み、材料設定を行うだけで、形状起因によるそり変形の予測が可能となる。また、そり変形に感度が高い箇所の可視化と、形状変更案の提案、提案形状によるそり変形の抑制効果を確認することが可能となる。このプロセスを採用することで、形状起因によるそり対策がなされたCAD形状を受け取った生産技術側にて成形条件の最適化が行われることで、形状変更による手戻りが削減されて、プロセス全体のリードタイムを大幅短縮できる。

#3 設計探査(最適化)ツールHEEDSが実現するこれからのシミュレーション

複雑化する設計課題に対し、HEEDSは「あらゆるシミュレーションと連携して最適解を自動的に探査」するプラットフォーム。各種CAD/CAEやExcelまでドラッグ＆ドロップで接続し、独自のハイブリッド自己学習アルゴリズム“SHER​P​A”が最小限の計算回数でパレート最適解を抽出。リアルタイムに設計空間を可視化してデータマイニングも可能なため、最適化の専門家でなくても最適解を短時間で把握し、データドリブンな意思決定が行える。

#4 最適化ソリューションのデモンストレーション

HEEDS＋Simcenter 3D＋PD Advisorを連携し、カメラ筐体17パラメータを対象に「質量とそり変形量の同時最小化」を自動探査。500デザインを2日で計算し、制約を満たす134案を取得。最軽量案で質量・そりとも14 %低減、変形重視案ではそり25 %低減を達成。手作業なら約158 時間かかるプロセスを、自動化構築＋結果検討わずか3 時間に圧縮し、設計者の工数を創造業務へ振り向けられることを実証した。​

#5 クロージング

「シミュレーション主導設計」「設計探査最適化」「成形解析の現場実装」の三本柱で反復サイクルを刷新し、短期・長期双方のメリットを訴求。導入は段階的アプローチが鍵で、まず代表製品でパイロット適用し費用対効果を検証することを推奨。参加者に対し自社課題や要望をアンケートで共有し、三社協業で更なるソリューション拡充を図ると呼び掛けて締めくくった。​